## EVALUASI PENGGUNAAN KAMERA NON METRIK PADA FOTOGRAMETRI JARAK DEKAT

## Dimas Ricky Pratama, Teguh Hariyanto
Program Studi Teknik Geomatika FTSP-ITS, Kampus ITS Sukolilo, Surabaya, 60111
Email : _

## Abstrak
Citra yang ideal adalah citra yang merepresentasikan obyek secara sempurna tanpa terjadi degradasi kualitas. Namun tidak  ada  lensa  yang  dapat  memnuhi    hal  tersebut.  Kemampuan  lensa  dikatakan  maksimum  apabila  sebuah  lensa mereproduksi citra dari sebuah obyek hingga mencapai titik di mana detail citra sudah tidak dapat lagi direproduksi dari obyek. MTF ( modulation transfer function ) diukur sebagai patokan kemampuan lensa untuk membedakan antara daerah  gelap  dan  terang  pada  obyek.  Standar  optik  untuk  pengukuran  MTF  menggunakan  unit  frekuensi  spasial disebut ” line pair per millimeter ” atau lp/mm. Dengan mengetahui nilai MTF, sebuah citra dengan degradasi kualitas dapat ditingkatkan kualitasnya.
Kecerahan  merupakan  salah  satu  faktor  penting  dalam  hasil  MTF.  Peningkatan  kontras  dengan  meningkatkan perbedaan kecerahan antara obyek dan latar belakang benda dapat memberikan perbedaan informasi yang didapat. Manipulasi kontras dilakukan sebagai peregangan kontras dengan meningkatkan perbedaan kecerahan yang seragam di  seluruh dynamic  range dari  citra.      Dari  informasi  MTF  suatu  lensa  dan  perubahan  nilai  kontras  dengan  teknik contrast stretching akan menghasilkan sebuah citra dengan peningkatan kualitas sehingga interpretasi citra tersebut lebih fleksibel untuk menghasilkan informasi yang dibutuhkan.
Sebuah  citra  digital  harusnya  memiliki  tingkat  kecerahan  yang  optimum  yaitu  mulai  dari  gelap    sampai  terang.  Hal tersebut  ditandai  dengan  nilai digital  number citra  yang  memiliki range 0  –  225.  Dari  hasil  penelitian  penggunaan kamera  Canon  Powershot  A2200  menunjukkan  perubahan  digital  number  pada  citra  hasil  perekaman  yang sebelumnya  memiliki  rentang  10  -  255  untuk  band  merah  dan  biru  menjadi    0  –  255  pada  semua  band  dengan peningkatan nilai mean untuk tiap – tiap band : Red (115.2 menjadi 127.1), Green (111.4 menjadi 126.9) dan Blue (93.9 menjadi 129.5). Peningkatan nilai digital number tersebut  menunjukkan bahwa  adanya peningkatan kecerahan dari citra sebelumnya sehingga daerah yang sebelumnya gelap menjadi relatif terang.
Kata Kunci : MTF, kecerahan, Contrast Stretching , digital number , band

## PENDAHULUAN

## Latar Belakang
Pada  bidang  fotogrametri,  penggunaan  kamera masih didominasi oleh kamera metrik analog yang harganya mahal. Hal tersebut  dikarenakan dalam fotogrametri terutama dalam kebutuhan pemetaan,  ketelitian  geometrik  dan  intepretasi rona  menjadi  alasan  utama.  Sekarang  ini teknologi  kamera  yang  semakin  berkembang menjanjikan  penggu-naannya  yang  lebih  luas. Dimulai dari kamera analog hingga digital dengan fitur  yang  canggih,  penggunaan  kamera  menjadi lebih fleksibel untuk berbagai kepentingan.
Dengan  perkembangan  yang  semakin  maju  telah membuka  peluang    foto  udara  dengan  kamera jenis ini. Terlebih penggunaan kamera non metrik dalam
Close Range
Photogrammetry.
Fotogrametri jarak dekat ( Close-range photogrammetry ) didefinisikan sebagai
fotogrametri dengan pengambilan foto/citra pada jarak  kurang  dari  300  m  dari  objek  atau permukaan bumi. (J. R. Williamson, 2007).
Teknik  tersebut  memiliki  kelebihan  terutama  jika objek yang akan diukur sulit untuk dijangkau dan atau    memiliki  dimensi  yang  kecil.  Selain  itu, teknik  ini  memerlukan  biaya  yang  relatif  murah bila dibandingkan dengan fotogrametri jarak jauh karena  jenis  kamera  yang  digunakan  adalah kamera non metrik yang merupakan kamera yang tidak didesain untuk keperluan pemotretan  udara /  pemotretan  geometri.  Oleh  karena  itu, penelitian  ini  dimaksudkan  untuk  meneliti ketajaman hasil foto kamera digital murah dengan menganalisa  tingkat  kecerahan  ( contrast  level )
sehingga  dapat  memadai  untuk  kepentingan fotogrametri jarak dekat.

## Rumusan Permasalahan
Dari  uraian  diatas  permasalahan  yang  dihadapi adalah  memperoleh  informasi  mengenai  nilai histogram  RGB  band  dan  tingkat  kecerahan sebelum  dan  sesudah  adanya citra  restoration and enhancement .

## Batasan Masalah/Ruang Lingkup
Adapun  batasan  masalah  dalam  penelitian  ini adalah sebagai berikut:
1. Wilayah  studi  adalah  daerah  Jurusan  Teknik Geomatika ITS, Surabaya.
2. Data  yang  digunakan  adalah  foto  udara  dari kamera non metrik dijital dengan sensor CCD (Powershot A2200) .
3. Penelitian    dilakukan  dengan  menggu-nakan wahana  aeromodelling  tanpa gyro (alat  level kamera).
4. Ketinggian terbang kurang dari 300 m.
5. Metode  yang  digunakan  dalam  penajaman citra  adalah  metode gaussian,  median filtering, bicubic resampling .

## Tujuan
Tujuan penulisan penelitian ini adalah :
1. Melakukan analisis untuk mengetahui apakah foto  hasil  kamera  non  metrik  digital  dapat digunakan untuk fotogrametri jarak dekat dari segi tingkat resolusi.
2. Melakukan  analisis  pola  histogram  tingkat kecerahan foto hasil pemotretan.

## Manfaat
1. Mengetahui kemampuan lensa kamera Canon Powershot A2200.
2. Mengetahui nilai histogram citra sebelum dan sesudah  citra  hasil restoration dan  citra  hasil enhancement.
3. Mendapatkan  informasi  nilai digital  number citra  sebelum  dan  sesudah  restorasi  citra maupun penajaman citra.
4. Memberikan  suatu  informasi  mengenai kemampuan  kamera  non  metrik  digital terutama  dari  segi  tingkat  kecerahannya sebagai alternatif foto udara berbiaya murah.

## METODOLOGI PENELITIAN

## Lokasi Penelitian
Lokasi  penelitian  ini  dilakukan  di  Kabupaten Pacitan, Propinsi Jawa Timur paling selatan
Gambar 1. Lokasi Penelitian(Bappeda Pacitan, 2008)

## Data Dan Peralatan
- Data
Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah:
1. Data  foto  udara  ( aerial )  diambil  dengan kamera  non  metrik  dari  wahana  terbang dengan ketinggian < 300m.
2. Data  foto chart  pattern  (USAF-1951  bar target) .
- Peralatan Peralatan yang digunakan dalam penelitian ini adalah:
1. Perangkat Keras ( Hardware )
a. 1 unit Notebook
b. Printer Canon MP 2800
c. Kamera digital :
 Canon Power Shot A2200 HD
 Effective pixel 14.1 megapixel
 Sensor  size :  1/2.3" (6.17  x  4.55 mm)
 Sensor type : CCD
d. Wahana Aero Modeling
2. Perangkat Lunak ( Software )
a. ENVI 4.8
b. QuickMTF 2.0
c. ERMapper 7.1

## Diagram Alir Pengolahan Data
Adapun  untuk  diagram  alir  pengolahan  data adalah sebagai berikut:
Mulai Chart Pattern Image Aerial Image MTF50 Calculation FFT Filtering MTF50 Improved Aerial Image Improved Gauss Stretching Median Filtering Bicubic Resampling Enhancemented Aerial Image Image Restoration Image Enhancement

## Gambar 2. Diagram Alir Pengolahan Data
Berikut  ini  adalah  penjelasan  diagram  alir  tahap pengolahan data:
 Calibration Chart dan Citra foto udara Pada  tahap  ini  dilakukan  pengambilan  dua macam data yaitu:
 Data Calibration Chart
Data  ini  merupakan  citra  hasil  perekaman chart kalibrasi oleh kamera Canon PowerShot A2200 menggunakan bar target USAF-1951.
Gambar 3. Citra Calibration Chart (USAF-1951) F stop : f/2.8 Eksposure time  : 1/60 s ISO Speed : ISO-320 Focal Lenght : 5mm Resolusi (Pixel)  : 4320 x 3420  Data Citra foto udara Merupakan  data  foto  udara  yang  diambil oleh kamera PowerShot A220
menggunakan  wahana aeromodelling tipe horizontal flight tanpa gyro .
Gambar 4. Citra foto udara F stop : f/2.8 Eksposure time : 1/1000 s ISO Speed : ISO-80 Focal Lenght : 5mm Resolusi (Pixel) : 4320 x 3420
 Image Restoration
Tahap  ini  meliputi  penggunaan Fourier Filtering pada citra yang telah terukur nilai MTF50. Nilai MTF50 adalah  nilai  modulasi citra  yang  kontrasnya  turun  50%.  Kontras yang  turun  sampai  50%  merupakan kontras  yang  ideal  untuk  membedakan terang dan gelap pada sebuah citra.
a. MTF50 Calculation
Nilai  MTF50  didapat  dari  pengolahan citra  chart  pattern  menggu-nakan software Quick MTF 2.0.
b. FFT Filtering Chart
Setelah didapat nilai MTF50
selanjutnya  dila-kukan FFT  Filtering . Koreksi  ini  dilakukan  pada  citra difungsikan untuk membuat perbaikan kurva MTF citra.  Metode Fourier Transform digu-nakan  karena  metode ini  merupakan  invers MTF terhadap PTF (point transfer function) .
c. MTF50 Improved
Setelah melalui proses filter maka akan
terlihat besaran modulasi yang berubah  dan selanjutnya nilai tersebut di overlay ke citra foto udara.
 Image Enhancement
a. Gaussian Stretching Dilakukan contrast  stretching dengan metode gaussian . Hal ini dimaksudkan agar  nilai  histogram  RGB  band  pada citra menjadi sesuai distribusi normal/gauss.
b. Noise Removing
Dilakukan  penghilangan noise pada citra  dengan  mengganti  nilai  DN pixel noise menjadi  DN  rata  –  rata  pada sekeliling noise . Hal tersebut dilakukan
menggunakan metode median
filtering. Metode  ini  akan  merubah nilai pixel di  sekitar noise bernilai median di antara pixel tersebut.
c. Resampling Resampling adalah  pembuatan pixel baru  untuk  memperbaiki  gambar akibat resizing , hingga tampilan gambar  menjadi  lebih  baik.  Terdapat beberapa metode diantaranya billinear dan bicubic . Billinear merupakan metode  yang  mengacu  pada  4 pixel yang  berada  di  dekatnya,  di  bagian atas, bawah, kiri, dan kanan. Sedangkan bicubic , prinsip  kerjanya sama  dengan billinear namun  metode resampling yang  digunakan  mengacu pada  16 pixel yang  terdapat  di  sekitar pixel yang akan dibuat.
 Enhancemented Image
Setelah  proses  restorasi    dan  penajaman gambar. Hasil gambar akan dianalisa.

## ANALISA
Hasil R (Line Per Mm) dan Mtf
Dari  hasil  proses  pengolahan  didapatkan  data sebagai berikut :
Gambar 5. Nilai MTF sebelum FFT
Gambar 6. Nilai MTF setelah FFT
Dalam  gambar  di  atas  terlihat  nilai  modul  RGB (garis  –  garis  berwarna)  mengalami  sedikit simpangan  dari  nilai modulation (garis  hitam) yang  berarti  bahwa  radiometrik  kamera  yang digunakan memiliki sedikit simpangan dari warna sebenarnya.  Untuk  nilai  modulation  dihasilkan resolusi MTF50 : 0,100 c/p (648 LPH). Hal tersebut berarti  pada  kecerahan  yang  turun  50%  nilai resolusi yang didapatkan adalah 0,100 cycle/pixel atau setara dengan 70,2 lp/mm.
Setelah dilakukan penggunaan fourier transformation pada  citra,  dan  dilakukan pengukuran MTF ulang, maka didapatkan resolusi MTF50  :  0,185  c/p  (1198  LPH)  yang  berarti resolusi bernilai 0,185 c/p atau setara dengan 129 lp/mm.
Sedangkan  dalam  pengukuran  melalui  rumus  R  = 1 2 𝑥 𝑝 dengan  R  adalah line  pair    per mm  dan  p adalah pixel  pitch ,  didapatkan  hasil  resolusi sebesar  350,8  lp/mm.  Hasil  tersebut  merupakan
hasil  resolusi  yang  ideal  untuk  kamera  dengan sensor berukuran 1/2,3” (6,17 x 4,5 mm).
Hasil  resolusi  awal  sebesar  70,2  lp/mm merupakan  hasil  yang  cukup  jauh  dari  resolusi ideal  sebesar  350,8  lp/mm.  Dengan  penggunaan fourier transformation, dapat  meningkatkan hasil resolusi citra sebesar 129 lp/mm.

## Analisa Citra foto udara Setelah FFT Filtering
Berikut  adalah  perbandingan  citra  sebelum  dan sesudah FFT Filtering.
Gambar 7. Citra sebelum FFT
Tabel 1. Statistik band pada citra sebelum FFT
Basic Stats  Min  Max Mean Band 1 10 255 115.196979
Band 2 10 255 111.434236
Band 3 0 255 93.898575
Gambar 8. Citra setelah FFT
Tabel 2. Statistik band pada citra setelah FFT
Basic Stats  Min  Max Mean Band 1 0 255 102.639111 Band 2 0 255 105.930294 Band 3 0 255 99.853564
Berdasarkan tabel 2, nilai min-max pada band 1-3 bernilai  0-255,  hal  tersebut  menandakan  bahwa nilai  radiometrik  band  telah  terkoreksi  dari  hasil sebelumnya.

## Analisis Contrast Level Dengan Metode Gaussian Stretching
Berikut hasil citra setelah melalui proses gaussian stretching .
Gambar 9. Citra setelah Stretching Gauss
Gambar 10. Histogram Citra sebelum Stretching Gauss
Gambar 11. Histogram Citra setelah Stretching Gauss
Tabel 3. Statistik band pada citra setelah Gaussian Stretching
Basic Stats  Min  Max Mean Band 1 0 255 127.11118 Band 2 0 255 126.95095 Band 3
0 255 129.56001
Sebagaimana  ditunjukkan  oleh  tabel  dan  citra  di atas,  terdapat  perubahan  nilai  mean  pada  tiap band  yang  cenderung  membesar  nilai digital number nya.  Hal  tersebut  menunjukkan  adanya peningkatan  kecerahan  pada  citra  dengan  nilai digital  number  yang  semakin  membesar.  Terlihat pada  hasil  citra  bahwa  di  daerah  bayangan gedung  memiliki  kecerahan  yang  lebih  cerah  bila dibandingkan dengan citra sebelumnya. Dan juga dapat  terlihat  pada  vegetasi  yang  lebih  cerah sehingga dapat dibedakan antara vegetasi rimbun dan tidak.

## Analisis  Noise Removal  Dengan  Metode  Median Filtering
Dari  proses  median  filtering  menunjukkan perbandingan  noise  pada  citra  seperti  pada gambar 12 dan gambar 13 dengan nilai kernel 5 x 5.
Gambar 12. Noise Citra sebelum Median Filtering
Gambar 13. Noise Citra setelah Median Filtering
Tabel 4. Statistik band pada citra setelah Median Filtering
Basic Stats  Min  Max Mean Band 1 0 255 127.04968 Band 2 0 255 126.88616 Band 3 0 255 129.50744
Pada citra 12 terlihat bahwa adanya reduksi noise yang  cukup  berarti  dengan  nilai  statistik  yang tidak  terlalu  berubah.  Hal  ini  berarti  bahwa removal  noise  tidak  merubah  nilai  mean  digital number secara signifikan sehingga nilai kecerahan citra tetap terjaga.
Analisis  Smoothing  Dengan  Metode  Bicubic Resampling
Gambar 14. Citra Sebelum resampling

## Gambar 15. Citra Sebelum resampling
Dengan  metode bicubic  resampling ,  akan  ada penghalusan  pixel  dengan  membuat  pixel  baru. Pembuatan  pixel  mengacu  pada  16  pixel  yang berada  di  dekatnya.  Dari  warna  pixel  tersebut kemudian  ditentukan  pixel  baru  dengan  warna yang  merupakan  warna  campuran  dari  pixel sebelumnya.
Hal  tersebut  akan  membuat  citra  terlihat  lebih halus bila dibandingkan sebelumnya.

## Citra Hasil Penajaman
Dari  citra  hasil  penajaman  terlihat  adanya peningkatan  kecerahan  pada  bayangan  gedung, sehingga  vegetasi  yang  tertutup  bayangan  relatif lebih terlihat.
Gambar 16. Citra setelah penajaman
Dan  juga  pada  paving  parkiran  terlihat  adanya pola  daerah  yang  menunjukkan  bahwa  daerah tersebut memiliki permukaan yang berbeda.
Pada  perbandingan  citra  8  bit  ( grayscale )  citra hasil enhancement ,  terlihat  beberapa  hasil bergantung pada band yang digunakan.
Gambar 17. Citra hasil enhancement dengan display grayscale pada band merah
Untuk  band  merah  terlihat  berpengaruh  pada area  yang  tertimpa  cahaya  matahari.  Pada  area yang  tertimpa  cahaya  matahari  langsung  akan meningkat kontrasnya.
Gambar 18. Citra hasil enhancement dengan display grayscale pada band hijau
Untuk band hijau terlihat berpengaruh pada pola jalan  yang  berpasir  dan  vegetasi.  Pada  area tersebut detil citra terlihat meningkat.
Gambar 19. Citra hasil enhancement dengan display grayscale pada band biru
Untuk  band  biru  terlihat  adanya  penigkatan  detil pada  area  dengan  bayang  –  bayang  gedung  bila dibandingkan dengan band yang lain. Perbandingan  tersebut  menunjukkan  bahwa  tiap band  memiliki  karakteristik  tersendiri  dalam proses radiometrik.
Untuk  visualisasi  lebih  lanjut,  dapat  dilakukan pembandingan  dengan  konversi  band  RGB menjadi HSV ( hue-saturation-value ) dan HSL ( hue- saturation-lightneess ). Hasilnya dapat dilihat pada gambar berikut.

## Gambar 20. Citra awal dengan transformasi warna RGB ke HSV
Pada  transformasi  warna  citra  dari  RGB  menjadi HSV  terlihat  adanya  pengelompokan pixel warna yang  terdekat.  Dengan  membandingkan  antara citra  awal  dan  citra  enhancement  pada  pola warna  HSV,  dapat  terlihat  perbedaan  signifikan antara  permukaan  area  parkir  dan  atap bangunan.  Area  parkir  pada  gambar 3.15  terlihat tidak  memiliki    permukaan  yang  jelas  dan  batas area  parkir  mobil  tidak  terlihat,  berbeda  halnya dengan gambar 21.
Gambar 22. Citra hasil enhancement dengan transformasi warna RGB ke HSV
Gambar 23. Citra awal dengan transformasi warna

## RGB ke HSL
Dengan transformasi warna dari RGB ke HSL akan memiliki  informasi  lebih  padadetil  batas  ( edge ) pada  obyek  di  citra.  Hal  itu  terlihat  pada  area bayang – bayang.
Gambar 24. Citra hasil enhancement dengan transformasi warna RGB ke HSL
Pada citra dengan transformasi warna dari RGB ke HSL  memiliki  karakteristik  peningkatan  visual pada  area  bayangan  obyek,  hal  tersebut  dapat dilihat pada gambar 23 dan 24.
Gambar 25. Zoom area bayangan pada citra awal
Gambar 26 . Zoom area pada citra hasil enhancement
Pada  gambar  26  terlihat  adanya  peningkatan visual  pada  area  lingkaran  putih  apabila dibandingkan dengan gambar 25. Selain pada area bayang  –  bayang,  transformasi  warna  HSL  juga memiliki  karakteristik  peningkatan  visual  citra pada  batas  ( edge )  obyek.  Hal  tersebut  dapat terlihat pada gambar 27 dan 28.
Gambar 27. Zoom area batas ( edge ) pada citra awal
Gambar 28. Zoom area batas ( edge ) pada citra hasil enhancement
Pada area lingkaran hitam antara gambar  29  dan 30  terlihat  adanya peningkatan visual pada batas ( edge )  area  yang  sebelumnya  kurang  jelas menjadi lebih jelas.
Gambar 29. Klasifikasi citra awal dg metode supervised-maximum likehood
Tabel 5. Statistik klasifikasi pada citra
DN Npts Percent Ket 1 1819834 13.001 Atap Bangunan 2 5780772 41.300 Vegetasi 3 5118977 36.572 Semen Bangunan/Paving 4 1277217 9.125 Pasir
Statistik  yang  didapat  dari  hasil  klasifikasi menunjukkan  bahwa  foto  udara  yang  digunakan memiliki  hasil  klasifikasi  yaitu:  vegetasi  (41,3%), atap  bangunan  (13,0%),  dan  paving/semen
(36,57%  )  dan  permukaan  yang  tertutup  pasir (9,13%)
Gambar 30. Klasifikasi citra dg metode supervised- maximum likehood Tabel 6. Statistik klasifikasi pada citra DN Npts Percent Ket 1 2008060  14.3466 Atap Bangunan 2 2500663  17.8660 Vegetasi rimbun 3 3336356  23.8366 Vegetasi semak 4 3372920  24.0978 Semen/Paving yang tertutup pasir 5 2778801  19.8531 Semen/Paving
Hasil  statistik  klasifikasi    yang  didapat  dari  citra hasil enhancement menunjukkan bahwa terdapat satu  kelas  tambahan  dari  kelas  vegetasi  yang terpecah  menjadi  vegetasi  rimbun  dan  vegetasi semak.

## KESIMPULAN DAN SARAN

## Kesimpulan
Dari hasil penelitian dapat disimpulkan bahwa:
1. Apabila  dibandingkan  dengan  nilai  resolusi kamera  metrik    Rollei  D7  yang  memiliki  nilai resolusi  4,31  mikron  maka  ditinjau  dari  segi nilai  resolusi  foto,  kamera  Canon  Powershot A2200 yang memiliki nilai resolusi 1,8 mikron, berpeluang untuk digunakan dalam kepentingan fotogrametri jarak dekat.
2. Penggunaan gaussian stretching
menyebabkan  perubahan  nilai mean pada tiap  band  yang  cenderung  membesar  nilai digital number nya yaitu : R (115.2 menjadi 127.1)
G (111.4 menjadi 126.9)
B (93.9 menjadi 129.5) 3. Hal
tersebut menunjukkan adanya peningkatan  kecerahan  pada  citra  dengan
nilai digital  number yang  semakin  membesar dan  terlihat  dari  pola  histogram  yang menyerupai kurva gauss . 4. Dengan adanya proses penajaman ( enhancement )  dapat  dihasilkan  citra  yang memiliki nilai informasi lebih dari sebelumnya terutama dari hal kontras warna.

## Saran
1. Dibutuhkan  penggunaan  variasi  metode contrast  stretching agar  didapat  informasi yang berbeda sesuai kebutuhan.
2. Dibutuhkan  adanya  variasi  pada  waktu penggambilan  data  dengan  wahana.  Hal  ini berkaitan  dengan  posisi  matahari  sehingga dapat mem-pengaruhi bayangan.

## DAFTAR PUSTAKA
Atkinson.  1980.  Developments  in  Close  Range Photogrammetry-1.  Applied  Science  Publishers. London
Atkinson.  1996.   Close  Range  Photogrammetry  and Machine  Vision.  Whittles  Publishing. London
Scotland,  UK.  Chandler,  Fryer  J  G  and  Jack  A.  2000.
Metric  Capabilities  Of  Low-Cost  Digital  Cameras For Close Range Surface Measurement. Photogrammetric Record, 17(9#), 200# Cahyono,  A.B.  dan  Hapsari,  H.H.  2008.  Petunjuk Praktikum Fotogrametri 1. Laboratorium
Fotogrametri.  Program  Studi  Teknik  Geomatika, FTSP, ITS.
Clark, A.F., J. C. Woods and O. Oechsle , 2010, A Low-
Cost  Airbone  Platform  For  Ecological  Monitoring, International    Archives  of  Photogrammetry,
Remote Sensing and Spatial Information Sciences, Vol.  XXXVIII,  Part  5,  Commission  V  Symposium, Newcastle upon Tyne, UK. 2010.
Daniel  Carneiro  Silva  .  2006  Non-Metric  Digital Cameras  Images  Versus  High  Resolution  Satellites Images  In  Regions  With  High  Cloudiness.  Shaping the  Change  XXIII  FIG  Congress  Munich,  Germany, October 8-13, 2006.
Daniel  Carneiro  da  Silva  and  Ana  Lúcia  Bezerra
Candeias.  2012.  Color  Restoration  of  Aerial Photographs.  Federal  University  of  Pernambuco Brazil
Peipe, J & Stephanie, M. Perfomance Evaluation Of A 5 Megapixel  Digital  Metric  Camera  For  Use  In Architectural  Photogrammetry.  ISPRS  Vol  XXXIV, Part 5/W12 S  K  Patra,  Neeraj  Mishra,  R  Chandrakanth,  and  R Ramachandran.  2002.  I
mage Quality Improvement through MTF
Compensation  -  A  Treatment  to  High  Resolution Data. Advanced Data Processing Research Institute 203, Akbar Road, Manovikas Nagar Post, Secunderabad - 500 009
Santoso,    B.    2004a.    Review    Fotogrametri:    Teknik Pengadaan    Data    &    Sistem    Pemetaan.  Program Magister    Departemen    Teknik    Geodesi    dan Geomatika.  Institut  Teknologi Bandung.
Fryer,  J.  G.  1985.  Non-metric  Photogrammetry  and surveyors.  Dept.  of  Civil  Engineering  and Surveying, University of Newcastle. N. S. W Gonzales,  R  &  Woods,  R.  E.  2008.  Digital  Image Processing  -  An  Adapted  Version.  Pearson Education Taiwan Ltd.
Grenzdörffer,  G.J.,  A.  Engelb,  B.  Teichertc,  2008,  The Photogrammetric  Potential  Of  Low-Cost  UAVs  In Foresty  And  Agriculture,  The  International Archives of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences. Vol. XXXVII. Part B1. Beijing 2008.
Haralick,  R.M.  &  L.G.  Shapiro  (1992).  Computer  and Robot  Vision  Vol.  II.  Addison-Wesley  Publishing Company, Sydney, 630p.
Karara,  H.  1989.  Non-Topographic  Photogrammetry, 2nd  Ed.  Bethesda,  MD.:American  Society  for Photogrammetry and Remote Sensing.
Pratt,  William  K.  2007.  Digital  QImage  Processing (fourth edition).Wiley-Interscience.California Williams, Tom L. 1999. The Optical Transfer Function of Imaging  Systems.Institute  of  Physics  Publishing Bristol. CRC Press. United Kingdom.
Williamson, James R. 2007. Close-Range Photogrammetry. 123 Photogrammetry. Pearland, Texas.
Wolf,  P.R.,  1983,  Elements  of  Photogrammetry,  2nd edition, McGraw-Hill Book Company,    USA
Wolf.    P.R.    1993.    Element    of    Photogrammetry, Dengan    Interpretasi    Foto    Udara    dan Penginderaan Jauh. Gadjah Mada University Press. http://focusnusantara.com/articles/menu_artikel.php.
Diakses pada 28 Februari 2012 pukul 10.30 WIB